图像的均方误差的matlab代码-Backprop_ANN:CSS485的反向传播组分配

图像的均方误差的matlab代码Backprop_ANN CSS 485的反向传播组分配 作业详细信息： 第1部分：简单字符识别作为热身，要求您解决与以前练习Hebbian学习的教科书练习E7.11中相同的模式识别问题。 这次，您将使用多层ANN，使用反向传播算法将其训练为模式分类器，而不是自动关联器。 要查看，输入模式为： 文件“ patterns.png”中“ 0”，“ 1”和“ 2”的输入模式 要解决此问题，请使用具有两层神经元的网络，每个神经元的传递函数都是对数S型。 正如课堂上讨论的那样，这通常被称为三层网络，因为许多人将输入视为一个单独的层（因为输入和输出的数量由问题决定，但是第一层中的神经元的数量不是）。 神经元的第一层通常称为隐藏层，因为它（及其权重）不受该问题的直接约束。 您的网络应具有三个输出，每个输出对应于三个字符之一。 换句话说，这三种模式的输出应为： LaTeX：\ mathbf {t} _0 = \ left [\ begin {array} {c} 1 \ 0 \ 0 \ end {array} \ right] \ quad \ mathbf {t} _